論文の概要: COVIDX: Computer-aided diagnosis of Covid-19 and its severity prediction
with raw digital chest X-ray images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13605v1
- Date: Fri, 25 Dec 2020 17:03:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-04-25 05:29:31.553619
- Title: COVIDX: Computer-aided diagnosis of Covid-19 and its severity prediction
with raw digital chest X-ray images
- Title（参考訳）: デジタル胸部x線画像を用いたcovid-19のコンピュータ診断と重症度予測
- Authors: Wajid Arshad Abbasi, Syed Ali Abbas, Saiqa Andleeb
- Abstract要約: ウイルス病(covid-19)は重症急性呼吸器症候群(sars-cov-2)による感染症である。
胸部X線(CXR)画像は、新型コロナウイルスの検出と診断のための代替モダリティとして使用できる。
本稿では,CXR画像からの深部特徴マップを用いたCOVID-19診断・重症度自動予測システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6767885381740952
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Coronavirus disease (COVID-19) is a contagious infection caused by severe
acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-COV-2) and it has infected and
killed millions of people across the globe. In the absence of specific drugs or
vaccines for the treatment of COVID-19 and the limitation of prevailing
diagnostic techniques, there is a requirement for some alternate automatic
screening systems that can be used by the physicians to quickly identify and
isolate the infected patients. A chest X-ray (CXR) image can be used as an
alternative modality to detect and diagnose the COVID-19. In this study, we
present an automatic COVID-19 diagnostic and severity prediction (COVIDX)
system that uses deep feature maps from CXR images to diagnose COVID-19 and its
severity prediction. The proposed system uses a three-phase classification
approach (healthy vs unhealthy, COVID-19 vs Pneumonia, and COVID-19 severity)
using different shallow supervised classification algorithms. We evaluated
COVIDX not only through 10-fold cross2 validation and by using an external
validation dataset but also in real settings by involving an experienced
radiologist. In all the evaluation settings, COVIDX outperforms all the
existing stateof-the-art methods designed for this purpose. We made COVIDX
easily accessible through a cloud-based webserver and python code available at
https://sites.google.com/view/wajidarshad/software and
https://github.com/wajidarshad/covidx, respectively.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、重症急性呼吸器症候群ウイルス(SARS-COV-2)による伝染性感染症で、世界中で何百万人もの人々が感染し死亡している。
新型コロナウイルス(COVID-19)の治療薬やワクチンが欠如し、診断技術が普及するのが制限されているため、医師が感染した患者を迅速かつ分離するために使用できる代替の自動スクリーニングシステムが必要である。
胸部X線(CXR)画像は、新型コロナウイルスの検出と診断のための代替モダリティとして使用できる。
本研究では,CXR画像からの深部特徴マップを用いて,新型コロナウイルスとその重症度予測を診断する自動診断・重症度予測システムを提案する。
提案システムは、異なる浅層分類アルゴリズムを用いて、3段階の分類アプローチ(健康対不健康、COVID-19対肺炎、COVID-19重症度)を用いる。
我々は10倍のクロス2バリデーションと外部バリデーションデータセットを用いて、経験豊富な放射線科医による実際の設定でCOVIDXを評価した。
すべての評価設定において、COVIDXは、この目的のために設計された既存の最先端メソッドよりも優れています。
COVIDXはクラウドベースのWebサーバから簡単にアクセスでき、pythonコードはhttps://sites.google.com/view/wajidarshad/softwareとhttps://github.com/wajidarshad/covidxで利用可能です。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-22T12:26:36Z)
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